《机器学习》书正是以这种途径来介绍机器学习的。其主要涵盖了目前机器学习中各 持最主用的理论和算法，包括概念学与、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学 习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽相直观的解释，还给出了实用的算法流程。此外，书中还包括一章对学习算法的精 度进行实验评估的内容。书后的习题和妻考文献提供了进一步思考相关问题的线索，在网址 http, //www-2. emu. edu/ tom/mlbock. html也可以找到关于盹书的讲演幻灯片、 例子程序和数据等信息。在卡内基梅隆等许多大学，本书都被作为机器学习课程的教材。